SELEÇÃO D E PROCESSOS D E SOF'TWARE PARA CONTROLE ESTATÍSTICO
Analia Irigoyen Ferreiro Ferreira
Dissertação de Mestrado apresentada ao Progmma de Pós-graduação em Engenharia de Sistemas e Computação, COPPE, da Universidade Federal do Rio de Janeiro, como parte dos requisitos necessários à obtenção do título de Mestre em Ciências em Engenharia de Sistemas e Computação.
Orientadoia: Ana Regina Cavalcanti da Rocha
Rio de Janeiro Junho de 2009
SELEÇÃO D E PROCESSOS D E SOFTWARE PARA CONTROLE ESTATÍSTICO
Analia Irigoyen Ferreiro Ferreira
DISSERTAÇÃO SUBMETIDA AO CORPO DOCENTE D O INSTITUTO ALBERTO
LUIZ COIMBRA D E PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA D E ENGENKARZA
(COPPE) DA UNIVERSIDADE FEDERAL D O RIO D E JANEIRO COMO PARTE
DOS REQUISITOS NECESSÁRIOS PARA A OBTENÇÃO D O GRAU D E MESTRE
EM CIÊNCIAS EM ENGENHARIA D E SISTEMAS E C O ~ U T A Ç Ã O .
Aprovada por:
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Ana Regina Cavalcanti da Rocha,
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Prof." claddia Maria Lima Weiner, D. Sc.
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Prof.
Gleisondos Santos ~ o u z a y ~ .
Sc.
Prof. Leonardo &desta Paulino Murta, D. Sc.
RIO DE JANEIRO, RJ
-BRASIL
Ferreira, Analia Irigoyen Ferreiro
Seleção de Processos de Software para Controle Estatístico
/
Analia Irigoyen Ferreiro Ferreira.-
Rio de Janeiro: UFRJ/COPPE, 2009.X T , 164 p.: il.; 29,7 cm.
Orientadora: Ana Regina Cavalcanti da Rocha
Dissertação (mestrado) - UFRJ/ COPPE/ Programa de Engenharia de Sistemas e Computação, 2009.
Referencias Bibliogtáficas: p. 148-1 52.
1. Controle Estatístico de Processos de Software. 2. Melhoria de Processos de Software. 3. Qualidade de Software. I. Rocha, Ana Regina Cavalcanti da. 11. Universidade Federal do Rio de Janeiro, COPPE, Programa de Engenharia de Sistemas e Computação. 111. Titulo.
AGRADECIMENTOS
A
irunha fainília Andié, Carolina e Daniela por compreender as longas ausências durante este período e me dar todo amor e carinho que preciso.Ao pai, às avós, aos avôs, aos padi'inhos e aos tios que me apoiaram, cuidando e dando todo o amor que minhas filhas precisavam.
À professora Ana Regina, pela orientação necessária e íundamental, pela compreensão durante os momentos mais difíceis da ininha vida e, por, principalmente, acreditar em mim.
Ao grande amigo Mariano Montoni, por ter contribuído não só na minha formação profissional e acadêmica, mas se tornando um amigo "para todas as horas".
Ao amigo e professor Gleison Santos por desde o início, de forma generosa e suave, contribuir com críticas essenciais para a minha vida acadêmica.
Aos amigos Anne Elise ICatsurayama e David Zanetti, por terem especialmente me apoiado ao longo deste últitno ano.
Aos professores Cláudia Werner, Gleison Santos e Leonardo A4urta por participarem da banca e com isso contribuir com este trabalho.
A
todos os amigos da COPPE/UFRJ, que ao longo destes 3 anos, contsibuíiram para a minha vida profissional e acadêmica.A todos os meus amigos pela amizade e pela força.
À Taisa Guidini, Claudia Prata, Solange, Mercedes e demais funcionários do PESC, sempre prontos para ajudar a o que é necessário.
Resumo da Dissertação apresentada à COPPE/UFRJ coino parte dos requisitos necessários para a obtenção do grau de Mestre em Ciências (h/I.Sc.)
SELEÇÃO D E PROCESSOS DE SOFTTVARE PARA CONTROLE ESTATÍSTICO
Analia Irigoyen FerreiL-o Ferreira
Orientadoia: Ana Regina Cavalcanti da Rocha
Programa: Engenl-iaria de Sistemas e Computação
Adquirit novas tecnologias e/ou novos métodos para melhorar os processos e, como conseqüência, tornar a organização mais competitiva é caro. Além d~sso, incorporá- 10s com sucesso à oiganização não é simples. Uma ferramenta fundamental, e que vem sendo ualizada na indústria, para auxiliar nesta tomada de decisão é o controle estatístico dos processos. Neste cenário, realizar corretamente a seleção dos processos que serão alvo de controle estatístico é imprescindível para a efetiva ualização do controle estatístico e, conseqüentemente, para o aumento das vantagens competitivas da organização. Como O
controle estatístico requer grande esforço e custo de irnplementação, é necessário que esta seleção e priorização sejam adequadas e alinhadas aos objetivos de negócio da organização.
Esta dissertação apresenta uma abordagem para a seleção dos processos de uma oiganização a serem submetidos ao controle estatístico.
A
abordagem proposta tem coino objetivo principal sugerir um processo a ser executado para a seleção e priorização dos processos, possibilitando não só a escolha, mas também uma análise da prontidão para submetê-los ao controle estatístico.Absttact of Dissertation presented to COPPE/UFRJ as a partia1 fulfillment of the requir.ements for the degree oE Master of Science
04.
Sc.).SELECTING SOFTPYARE PROCESS FOR STATISTICAL CONTROL
Analia Irigoyen Ferreiro Ferreira
June/2009
Advisor: Ana Regina Cavalcanti da Rocha
Department: System and Computing Engineering
Acquiring new technologies and/or new methods to improve processes and, as a
result, turning the organization more coinpetitive, is expensive. T o incorporate new methods into an organization it is not an easy task. An essential too1 that has been used in the industiy to help in the decision-mal&g process is the statistical process control. In tlds scenario, performing a correct selection of the processes that wdl be under control is vital to obtain an effective use of the statistical control and, as a result, improving the competitive advantages of the organization. Since the statistical contcol requires great effort and itnpleinentation costs, it is necessaly that this selection and prioritization are adequate and aligned with the business aims of the organization.
Tl-iis dissertation presents a view on t l ~ e selection of processes of an organization to be submitted to statistical control. The presented view has the objective to suggest a process to be executed for the selection and prioritization of tlie processes, makmg possible not only thek selection but also a readiness analysis in order to submit them to statistical control.
CAPÍTULO i . INTRODUÇÃO
...
i1.1 Motivação ... 1
1.2 Objetivos
...
31.3 Estrutura da Dissertação
...
3CAPÍTULO 2 . CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSOS
...
52.1 Introdução
...
52.2 Gestão de Processos de Software
...
72.3 Controle Estatístico de Processos
...
92.4 Controle Estatístico de Processos nas normas e modelos de maturidade ... 16
2.5 Expeaências encontradas na literatura
...
202.6 Critérios para Seleção de Processos para Controle Estatístico
...
272.7. Ferramentas possíveis de utilização como apoio à seleção e prioiização de processos
...
312.8 Considerações finais
...
42CAPITULO
3 - PROBLEMAS DAI ~ L A N T A Ç X O
D O CONTROLE ESTATÍSTICO D E PROCESSOS SEM UM PROCESSO FORMAL D E SELEÇÃO E PRIORIZAÇÃO : UM EXEMPLO REAL...
433.1. Introdução
...
433.2. Objetivos de desempenho da organização e as metas relacionadas ao 'Trocesso de Testes"
...
443.3. Análise da estabilidade do Processo de Testes de Sofhvare
...
473.4 Problemas e Lições Aprenldas
...
503.5. Considerações Finais
...
51CAPÍTULO 4 - UMA ABORDAGEM PARA SELEÇÃO DE PROCESSOS DE
s o m r 3 . 1 ~ ~ ~
PARA CONTROLE ESTAT~STICO...
5 2 4.1 Introdução...
524.2 Uma abordagem para Seleção de Processos de Software para Controle Estatístico
...
544.4. Considerações finais
...
79 CAPÍTULO 5 - UMA ABORDAGEM PARA SELEÇÃO D E PROCESSOS D E5.1 Introdução
...
80 5.2 Estudo de Viabilidade da Identificação dos Processos Críticos...
81...
5.3 Estudo de Viabilidade da Análise da Adequação para o Controle Estatístico 97 5.4 Estudo de Viabilidade da Seleção e Priorização dos Processos Adequados ao
...
Controle Estatístico 104...
5.5. Lições Aprendidas 106...
5.6. Melhorias 107 5.7. Considerações Finais...
109CAPÍTULO 6 - ABORDAGEM PARA SELEÇÃO D E PROCESSOS D E SOFTCVARE
PARA CONTROLE ESTATÍSTICO REVISTA APÓS O ESTUDO D E
...
VIABILIDADE 110
...
6.1 Introdução 110
6.2. Subprocesso "Identificação dos Psocessos Críticos" revisto após o estudo de
...
viabilidade 110
6.3 Subprocesso "Adequação ao Controle Estatístico" revisto após o estudo de
...
viabilidade 116
6.4. Subprocesso "Seleção e Psiorização dos Processos Adequados ao Controle Estatístico" após o estudo de viabilidade
...
120. .
...
6.5. Considesações Fmais 121
CAPÍTULO 7 - UMA ABORDAGEM PARA SELEÇÃO DE PROCESSOS D E
SOFTCVARE
PARA
CONTROLE ESTATÍSTICO: O SEGUNDO ESTUDO DE...
VIABILIDADE 122
...
7.1 Introdução
...
.
.
1227.2 Estudo de Viabilidade da Identificação dos Processos Críticos ... 123
....
7.3 Estudo de Viabilidade da Análise da Adequação para o Controle Estatístico 136 7.4 Estudo de Viabilidade da Seleção e Priorização dos Processos Adequados ao Controle Estatístico
...
142 7.5. Lições Aprendidas e Melhorias Identificadas na abordagem...
143...
7.6. Considerações Finais 144 CAPÍTULO 8 - CONCLUSÃO...
145...
8.1 Considerações finais 145 8.2 Contribuições...
145...
8.3 Limitações 146...
8.4 Perspectivas futuras 147REFERÊNCUS
BIBLIOGRAFICAS
... 148ANEXO I . FORMULÁRIOS DA ABORDAGEM "SELEÇÃO DE PROCESSOS D E SOFI'LVARE PARA CONTROLE ESTATÍSTICO~
...
1531.1 "Seleção e Priorização dos Processos Críticos para a Organização"
...
1531.2 "Análise da Adequação para o Controle Estatístico"
...
159ÍNDICE
DE FIGURAS
Figura 2.1 . Fluxograma orientado por valor
...
7Figura 2.2 - Exemplo de uma representação hierárquica de processos ... 8
...
Figura 2.3 - Figura da Tiilogia de JURAN 9 Figura 2.4 . Um exemplo de Gráfico de Controle para auxiliar na identificação de causas . . espec~ais...
12Figura 2.5 - Filaine-tvorl~ para o processo de Medição
...
16Figura 2.6 -Abordagem BSR (Baseline-Statis tic-Refinement)
...
22Figura 2.7 - Cenário Inicial da Estratégia para Melhoria de Processos em Organizações de Alta Maturidade ... 23
Figura 2.8 -A classificação inicial dos processos e a sua paoridade
...
26Figura 2.9 -Um exemplo de matriz decisória para seleção de processos
...
29Figura 2.10 - QFD tradicional para planejamento de processos
...
33Figuia 2.11
-
Formulário padrão do QFD simplificado e a sua relação com o QFD tradicional...
35Figura 2.12 - Exemplo de um formulário do FMEA tradicional ... 36
Figuia 2.13 - Formulário padrão do FMEA simplificado e sua relação com o FMEA tradicional
...
38Figura 2.14 - Processo da Técnica DelplG
...
41Figura 3.1 - Gráfico de Controle X para o indicador "Densidade de Defeitos (N" de defeitos
/
ponto de íunção) total nos testes de software"...
48Figura 3.2 - Gráfico de Controle de amplitude (rnR) para o indicador "Densidade de Defeitos (No de defeitos
/
ponto de fiinção) total nos testes de software"...
48Figura 3.3 - Gráfico de Controle do indicador "Densidade de Defeitos (No de defeitos
/
ponto de função) total nos testes de s o b a r e " indicando uma causa atribuível...
49Figura 4.1 - Subprocessos do processo "Seleção de Processos de Software para Controle Estatístico
...
54Figura 4.2 - Atividade e tarefas do subprocesso Identificação de Processos Críticos para a .
-
Organizaçao...
57Figura 4.3 - Abordagem proposta para a Identificação dos Processos Críticos
...
58Figura 4.4 -Laudo Individual para Seleção de Processos - Necessidades com as adaptações realizadas do QFD simplificado
...
59Figura 5.14 . Consenso sobre os processos críticos que podem contribuir para o fracasso
do objetivo Garantir efetividade da equipe contratada do LENS no desenvolviinento de
produtos de software
...
94Figura 5.1 5 . Percentual de Criticidade por i h e a de Processo ... 96
...
Figura 5.1 6 - Resultado da Avaliação da Adequação dos processos 99 Figura 5.17 - Os problemas classificados em causas comuns às organizações de...
soft\,xare 101 Figura 5.18 - N o de indicadores x Seções do Cliecklist de Adequação das...
Medidas 102 Figura 6.1 - Componentizando Processos Legados...
112Figura 6.2 - Atividade e tarefas do subprocesso "Identifica@o de Processos Críticos" após . . . a execução do estudo de viablltdade
...
113Figura 6.3 -Versão das atividades e tarefas da " h á l i s e da Adequação para o Controle Estatístico" após o estudo de viabilidade
...
118Figura 6.4 - Atividades e tarefas do subprocesso "Seleção e Priorização dos Processos Adequados ao Controle Estatístico" após a execução do estudo de viablltdade
...
120Figura 7.1
-
Componentes Identificados no formulário do Google Docs ... 126Figura 7.2 - Itens do formulário referentes às necessidades
...
126Figura 7.3 - Itens do formulário referentes às necessidades
...
127...
Figura 7.4 -Laudo Final consolidado com os processos e os seus respectivos índices 128 Figura 7.5 -Distribuição do tempo total de cada especialista no preenchimento dos...
laudos 128 Figura 7.6 - Áreas de Processos x Necessidades...
130Figura 7.7 - Áieas de Processos x Problemas
...
130Figura 7.8
-
Consenso sobre os componentes de processo críticos que podem contribuir- . . . . para o sucesso no alcance do primeiro objetivo...
131Figura 7.9 - Consenso sobre os processos críticos que podem contribuir para o sucesso no
. .
...
alcance do segundo o b ~ e ~ v o 131 Figura 7.10 - Consenso sobre os processos críticos que podem contribuir para o sucesso . . no alcance do terceiro o b ~ e ~ v o...
132Figura 7.11 - Consenso sobre os processos críticos que podem contribuit para o fracasso . . do primeiro objettvo
...
132Figura 7.12 - Consenso sobre os processos críticos que podem contribuir para o fracasso do segundo objetivo
...
133Figura 7.13 . Conseixo sobre os processos críticos que podem conwibuir para o hacasso
do terceiro objetivo
...
133 Figura 7.14 . Percentual de Criticidade por Componente de Processos considerados.
. ...criucos 135
Figura 7.15 - Resultado da avaliaçiio da Adequacão dos Processos
...
.
.
...
138Figura 7.16 - Os problemas classificados em causas comuns às organizações de
...
software 139
Tabela 2.1 . Os gráficos de controle existentes, sua aplicabllidade. objetivos e
hnitações
...
13Tabela 2.2- Ouaos métodos estatísticos existentes, sua aplicabllidade. objetivos e hnitações
...
15Tabela 2.3 - Consolidação dos principais critérios de seleção de processos para controle estatístico
...
30Tabela 2.4 - Grau de importância das necessidades do cliente levantadas no Q F D simplificado
...
34Tabela 2.5 - O quanto cada ação resolve a necessidade levantada no QFD slrnplificado .... 34
Tabela 2.6 - Exemplo de critérios de severidade do FMEA ... 37
Tabela 2.7 - Exemplo de critérios de ocorrência do FMEA
...
37Tabela 2.8 - Exemplo de critérios de detecção do F m A
...
38Tabela 2.9- Tabela contendo o grau de importância das falhas levantadas
...
38Tabela 2.10 - O quanto cada solução proposta resolve a questão levantada
...
39Tabela 3.1 . Metas de desempenho definidas a partir dos objetivos de negócio da .
-
organlzaçao...
45Tabela 3.2 - Medidas Básicas e Derivadas para o processo de testes
...
45Tabela 3.3 - Dados utilizados para gerar o Gráfico de Controle XnR para o indicador " Densidade de Defeitos
(No
de defeitos/
ponto de função) total nos testes"...
48Tabela 4.1 - Estrutura utilizada paira a descrição detalhada dos processos
...
55Tabela 4.2 - Exemplo de cálculo dos Índices de Importância (IQ, Disfunção (ID) e Criticidade (IC)
...
63Tabela 4.3 - Checklist de Adequação dos Processos
...
69Tabela 4.4 - Clzecklist de Adequação das Métricas
...
71Tabela 5.1 - Mapeainento das funções exercidas pelos sete participantes
...
82Tabela 5.2 - Processos Críticos priorizados pelo Índice de Criticidade (IC)
...
95Tabela 5.3 - Questões, as possíveis respostas e a quantidade de participantes associados às respostas
...
97Tabela 5.4 - Piocessos críticos e a análise de adequação final
...
103Tabela 6.1 - Checklist de Adequação dos Processos ... 116
Tabela 6.2 - Checklist de Adequação das Métricas
...
116Tabelas 7.2 . Componentes de Processo Críticos priorizados pelo Índice de Criticidade
@C)
...
134 Tabela 7.3 . Questões. possíveis respostas e a quantidade de participantes associados àsrespostas ... 136 Tabela 7.4 - Componentes de Processo cdticos e a análise de adequacão final
...
141Este capitzdo apresenta o co/ztexto qz~e motiva a elaboração desta dissetfação de mestrado e o
prob/ema para o qual se apresenta uma proposta de solução. Também são deta/hados ~zeste capitzdo os oiyetiuos do trabalho e a o~anixa@o dos cqbitzdos da disseifação.
1.1
Motivação
As organizações mais preparadas para enfrentar mudanças são aquelas que se preocupam com o aprimoramento do desempenho dos seus processos de software, tendo como principal objetivo o aumento da qualidade do software produzido (HUMPHREY,
1989). O aprimoramento do desempenho dos processos de software, segundo FLOIWC e CARLETON (1999), está diretamente relacionado com o grau de conhecimento destes processos e de seus limites de atuação
.
Este conl-iecimento, obtido através do controle estatístico, torna o desempenho de processos mais eficaz porque aumenta a previsibilidade dos resultados.h d a nesta linha, além da importância dada ao controle estatístico de forma genérica, a seleção de processos adequados para o controle estatístico também é
considerada como um requisito obrigatório por alguns modelos de maturidade, coino o CMMI (Capabi/ig ~VLatz~iip Model Integration) (CHRISSIS et aL, 2006) e o &IR-hiPS (Modelo de Referência para Mellioria de Processo do Software Brasileiro) (SOFTEX, 2009) e normas de qualidade como a ISO/IEC 12207 (2008), que descrevem as melhores práticas para o desenvolvimento de software.
Torna-se, portanto, importante buscar meios para que se possa ter o controle dos processos e de seus resultados de forma a garantir um desempenho estável e previsível. N o entanto, é inviável submeter todos os processos ao controle estatístico devido às limtajões financeiras e humanas de uina organização. Neste momento, se colocam duas questões essenciais: coino identificar e selecionar os processos que deverão ser submetidos ao controle estatístico e como avaliar se os processos selecionados possuem os requisitos necessários para que possam ser submetidos ao controle estatístico.
A identificação e seleção de processos candidatos também é uina atividade fundamental na reengenharia de processos e algumas importantes estratégias foram elaboradas para resolver esta questão.
W í E R e C m M P Y (1 993), por exemplo, relatam a importância dos processos candidatos estarem alinhadas aos objetivos estratégicos da organização e DAVENPORT (1993) complementa que sem o enfoque nos processos estratégicos, considerados por ele
c <
processos críticos", os recursos financeiros e humanos são desperdiçados. Neste sentido, duas abordagens para realizar a identificação de processos críticos candidatos são sugeridas pelo autor: a abordagem exaustiva e a abordagem de alto itnpacto. Na abordagem de alto itnpacto, DAVENPORT (1993) sugere critérios de seleção, tais como: altnhainento à
organização e importância. Por outro lado, na abordagem exaustiva, todos os processos podem ser identificados como críticos e priorizados por ordem de urgência de reengenharia.
Da mesma forma, HAMMER e CHAMPY (1993) definem critérios para seleção de processos estratégicos, sugerindo os de disfi~nção, importância e praticidade, cujos detalhes serão abordados no Capítulo 2.
Na área de controle estatístico, foram encontr-adas na literatura diferentes estratégias, métodos, processos e ferramentas que são utilizados para a iinplementação do controle estatístico em organizações de software (SARGUT e DEIVIIRORS, 2006; TARHAN e DEMIRORS, 2006; WANG e t a/, 2006; LVANG c t al, 2007; JALOTE e SAXENA, 2002; FLOIWC e CARLETON, 1999; BARCELLOS, 2008) e, apesar disso, foi obseirvado que existe uma percepção semelhante com relação à itnportância do alinhamento do controle estatístico aos objetivos de negócio da organização.
Mesmo ressaltando a importância deste fato, foi notada a falta de detalhamento na grande maioria dos relatos de experiência em seleção e prioirização de processos para controle estatístico (SARGUT e DENIIRORS, 2006; CANGUSSU e t
d.,
2003; \ V M G e td ,
2007; JALOTE e SAXENA, 2002; L V N G e t a/, 2006; BARCELLOS, 2008; BALDASSARE e t a/, 2005).Apoiando de forma parcial, as duas questões apresentadas, G O H e XIE (1998) e TARHAN e DEMIRORS (2006) abordaram detalhes da seleção e priorização de processos para controle estatístico. Além da seleção e priorização de processos, estes autores detalham critérios de adequação ao controle estatístico das medidas relacionadas aos processos estratégicos. De forma análoga, BARCELLOS (2008) propõe um conjunto inicial de critérios para a avaliação da base de medidas da organização, identificando q u i s processos selecionados e que medidas relacionadas a estes processos estão aptos para serem submetidos ao controle estatístico.
Além dos relatos citados anteriormente, BORLA (2007) e IUTCHENHAN e t
d,
(2006) ressaltam que uma das dificuldades na implantação e realização bem sucedida do controle estatístico dos processos em uma organização é identificar quais processos são críticos para esta organização e se suas medidas relacionadas estão preparadas para serem submetidas ao controle estatístico.
Uma motivação para esta dissertação foi a experiência de início do controle estatístico de processos em uma empresa de software. Durante esta experiência foi obsei~ado que após uma seleção subjetiva de um processo de software (o processo de testes) e um esforço considerável realizado, os modelos de desempenho elaborados não puderam ser utilizados para a gerência estatística e não resultaram em nenhuma melhoria para o alcance dos objetivos de negócio da organização.
A
decisão de quais processos devem ser selecionados para o controle estatístico torna-se, portanto, uma atividade estratégica dentro da organização que deseja alcançar altos níveis de maturidade. Sendo assim, as organizações de software necessitam de apoio para: (i) selecionw processos alinhados aos objetivos de negócio da organização; (ii) pí-iorizar os processos selecionados; e (iii) verificar quais destes processos e medidas relacionadas, em uma análise inicial, podem ser considerados adequados ao controle estatístico.1.2 Objetivos
O objetivo deste trabalho é propor uma abordagem para seleção de processos para controle estatístico de forma que estes sejam, de fato, representativos para o negócio da organização. Esta abordagem deverá apoiar uma organização de software: (i) na seleção e priorização dos processos a partiir dos objetivos estratégicos organizacionais definidos; (ii)
na análise inicial da adequação dos processos para o controle estatístico.
1.3 Estrutura da Dissertação
Este capítulo introdutório apresentou a caracterização do problema, a motivação e os objetivos deste trabalho. Estes tópicos serão refinados ao longo dos prÓLximos capítulos.
A
organização do texto deste trabalho segue a seguinte estrutura:Capítulo I1 - Controle Estatístico de Processos: Este capítulo descreve os conceitos de Processos de Software, Gerenciamento de Processos de Software e Controle Estatístico de Processos, bem como as ferramentas possíveis para a seleção e priorimção de processos relacionados ao tema desta dissertação. Relatos de experiências, normas e modelos relacionados à controle estatístico e à seleção e priorização de processos também são apresentados.
Capítulo I11 - Problemas da Implantação do Controle Estatístico de Processos sem um processo formal de seleção e priorização: um exemplo real. Neste capítulo, são apresentados o planejainento, a execução e os resultados obtidos ao implantar o controle estatístico de processos sem um processo formal de seleção. Além disso, uma discussão sobre as lições aprendidas é realizada.
Capítulo
IV
- Uina abordagem para Seleção de Processos de Software paraControle Estatístico: Este capítulo descreve a abordagein proposta para a seleção e priorkação dos processos que serão alvo de controle estatístico.
Capítulo V - Uma abordagein para Seleção de Processos de Software para Controle Estatístico: O Estudo da Viabilidade. Neste capítulo, são apresentados o planejamento, a execução e os resultados obtidos ao executar a abordagem proposta na Área de Qualidade do LENS da COPPE/UFRJ.
Capítulo VI - Abordagem para Seleção de Processos de Software para Controle Estatístico revista após o estudo de viabilidade. Este capítulo apresenta a segunda versão da abordagem para seleção de processos de software para controle estatístico revista após a execução do estudo de viabhdade.
Capítulo VI1 - Uina abordagein para Seleção de Processos de Sofísvare para Controle Estatístico: O Estudo de Caso. Neste capítulo, são apresentados o planejainento, a execucão e os resultados obtidos ao executar a abordagem proposta em uma empresa de software, inultinacional, localizada na cidade de Niterói, no Rio de Janeiro. São descritos também, os apí-imorainentos da abordagem realizados a partir dos resultados deste estudo de caso.
Capítulo VI11 - Conclusão: Este capítulo contém as conclusões, as contribui~ões e limitações deste trabalho, além de indicar possíveis trabalhos futuros.
Anexo I - Formulários do processo de "Seleção de Processos de Software para Controle Estatístico". Este anexo contém a última versão de todos os formulários indicados no processo.
CAPITULO
2
-
CONTROLE ESTATISTI~O
D E
PROCESSOS
Este ca$tzilo apeseesenta os primipais conceitos, ferramentas, relatos de exjeriêllcias, normas e modelos de referência dacio/zados ao controle estatístico de processos e à
seletZo eprioriyaçZo de processos q71eforam /~ti/iyados como base para a defznição da abordagem proposta.
E m consequência da grande concorrência existente no mercado, produzk softwares coin quahdade tornou-se a condição de sobrevivência das empresas de sofísvare. Neste contexto, a preocupação com a qualidade é a realidade de toda a empresa que coloca seu produto ou semiço no mercado, tornando a melhoria de processos de software um caminho estratégico a ser seguido para garantir e melhorar a qualidade de seus produtos (HUníPHREY, 1 9 89).
Apesar desta preocupação com a qualidade ser imperativa nos dias de hoje, desde o início da história da humanidade, esta preocupação já existia coin os produtos que vinham da agricultura. Naquela época, uma das técnicas utilizadas para garantix a qualidade dos grãos, era fazer pequenos furos nos sacos, para assim, obsemar a sua qualidade. D e forma análoga, as organizações de software precisam de técnicas que as ajudem a controlar a qualidade dos seus produtos. E necessário, portanto, o uso de ferramentas que auxiliem no controle de falhas e na melhoria dos processos de produção, como por exemplo, o controle estatístico de processos (CVHEELER, 2000; WHEELER e CHAMBERS, 1992; FLOIWC e CARLETON, 1999).
Neste contexto, como de alguma forma os processos de uina organização contribuem para a qualidade do produto final, em maior ou menor grau, o ideal seria submeter todos os processos existentes ao controle estatístico. N o entanto, o número de processos em uma organização pode ser bastante significativo, já que, por definicão, um processo é um conjunto de atividades estmturadas, que recebe uma entrada (i@@), realiza
externo (HARRINGTON, 1991), tornando a solução ideal inviável por causa da lunitação de recursos humanos e hanceiros em uma organização.
Neste sentido, para que energias, recursos e tempo da organização não sejam desperdiçados ao longo da implantação do controle estatístico de processos, DAVENPORT (1993) e FLORAC e CARLETON (1999) ressaltam a importância de selecionar os processos críticos, a partir de fatores críticos, que são os principais motivos pelos quais os objetivos de negócio não estão sendo alcançados. Ainda nesta h h a , alguns inodelos de maturidade, coino o CTVIMI (C@abi&y Matwip Model I~&gratio~z) (CHRISSIS e t a/, 2006) e o n/lR-iuPS (Modelo de Referência para Melhoria de Processo do Software Brasileiro) (SOFTEX, 2009) e normas de qualidade como a ISO/IEC 15504 (2003), destacam também, a importância da seleção de processos estratégicos como o ponto de partida para a implantação do controle estatístico de processos.
Apesar da iinpleinentaçIio do controle estatístico ser amplamente realizada na indústria, nas organizações de software, esta prática é incipiente e, por isso, alguns problemas básicos são relatados em (BORIA, 2007; IUTCHENHAN et aL, 2006; G O H e XIE, 1998), e, dentre eles, a seleção de processos inadequados, ou seja, processos que não estão alinhados aos objetivos da organização ou não são adequados para o controle estatístico.
Este capítulo trata da revisão da literatura sobre os principais conceitos e ferramentas de apoio à seleção e priorização de processos estratégicos para a organização e uin estudo sobre as características necessárias para indicar, a partir de uma análise inicial, se estes processos estratégicos são adequados ou não para o controle estatístico. Estes itens irão nortear, então, a definição da abordagem proposta por este trabalho.
A
seção 2.2 define o conceito de processos de software, o principal objetivo da gestão de processos e a sua relação com o controle estatístico.A
seção 2.3 define o conceito de controle estatístico de processos e a sua importância.A
seção 2.4 apresenta normas e inodelos de referência que destacam a importância da seleção de processos de software para o controle estatístico. A seção 2.5 apresenta uma consolidação dos artigos e trabalhos sobre controle estatístico e critérios de seleção de processos críticos encontrados na literatura.A
seção 2.6 apresenta uma consolidação sobre os critérios de seleção de processos encontrados na literatura.A
seção 2.7 apresenta ferramentas possíveis de utilização coino apoio à seleção de processos,FTYLEA (Fai/m Mode a~zd Effect A~zalysis) e FMEA simplificado, QFD (Qfi~a/ip Fmction Deplo_ymen£) e Q F D Simplificado e a técnica Delphi. Por
h,
a seção 2.8 apresenta as considerações finais deste capítulo.2.2 Gestão de Processos de Software
O termo "processo" possui diferentes significados e representações e podem gerar diferentes entendimentos e algumas coníusões. Esta seção, portanto, descreve os principais significados de processo existentes na literatura, esclarece o significado de processos para esta abordagem e qual é a relação da gestão de processos com o controle estatístico.
Na literatura, as principais definições encontradas para processo são semelhantes, entre elas, se destacam: (i) procedunentos, pessoas, materiais, energia, equipamentos que estão logicamente inter-relacionados e organizados em atividades definidas para produzk um resultado específico (PAULIC e t
d,
1995); (ii) uma sequência de atividades que atinge um determinado objetivo corporativo (HARMON, 2003);(iu)
uma cadeia de atividades logicamente inter-relacionadas e organizadas, que possuem a finalidade de produziir resultados específicos para a realização de uin determinado objetivo e é caracterizada por entradas mensuráveis, valor agregado e saídas mensuráveis (HARRINGTON, 1991; CHRISSIS e t aL, 2006); (iv) um conjunto de atividades que, a partir de uina ou mais entradas, cria uma saída que tem valor para o cliente (HAIvíkER, 2001) e; (v) uma série sistemática de ações dugidas à realização de uma meta (JURAN, 1992).Apesar de não existirem diferenças significativas conceituais, os processos são mais comuinente representados de duas formas: a orientada por valor (HARMON, 2003) e a hierárquica (HARRINGTON, 1991). Segundo HARMON (2003), conforme o fluxograma representado na Figura 2.1, os processos podem ter diversos níveis, variando entre processos de negócio, processos, subprocessos, atividades e tarefas. A tarefa é o maior nível de detalhe de um processo, ou seja, é onde são encontradas as pessoas desempenhando seu trabalho ou então uin software processando inforinações (HARMON, 2003). Também é importante destacar que, nesta estrutura, as atividades podem ser divididas em três grupos principais: as que têm valor agregado percebido pelo cliente, as que agregam valor empresarial e as que não agregam valor (HARMON, 2003).
Figura 2.1 - Fluxograma orientado por valor. Fonte: Adaptada de HARMON (2003)
Neste mesmo contexto, segundo HARRINGTON (1991), por causa de Iferenças entre processos complexos e simples, torna-se necessária uma hierarquia de processos,
contendo: macro-processo, processos, subprocessos, atividades e tarefas.
A
Figura 2.2 exemplifica esta estrutura.PROCESSO
SUBPROCESSOS
Figura 2.2 - Exemplo de uma representação hierárquica de processos.
Neste trabalho, o termo "processo" não se refere somente aos macro-processos da organização, mas a qualquer processo ou subprocesso uulizado por um projeto de software ou pela organização.
O objetivo principal da gestão destes processos é garantir que os resultados produzidos contribuam continuamente para o alcance dos objetivos de negócio da organização (HARRINGTON, 1991).
Para alcançar este objetivo, portanto, a gestão dos processos deve ser dividida em três partes: (i) a identificação dos processos organizacionais; (ii) o estabelecimento de critérios de avaliação dos processos identificados na primeira fase; e (iii) os processos mais significativos para a empresa devem ser aperfeiçoados, para que haja um aumento e/ou garantia da sua eficácia (HARRINGTON, 1991).
Para que seja possível aprimorar estes processos, J U W (1992), conforme ilustrado pela Figura 2.3, define que uma gestão da qualidade deve ser estabelecida e composta pelos seguintes processos: o planejamento da qualidade, o controle da qualidade e a melhoria da qualidade. Um processo e os resultados produzidos por ele devem ser definidos com o objetivo de contribuir para o alcance dos objetivos de negócio da organização.
A
partir do momento que o processo passa a existir, ou seja, é padrão, o gerenciainento deve ser feito para manter ou melhorar a qualidade atual, até que osesforços em melhoria e manutenção da qualidade entrem em equilíbrio e o processo fique estabilizado. çtitucionalizado Executado Consistentemente Pocesço é Mantido
Figura 2.3 - Figura da Tdogia de JURAIV. Fonte: Adaptada JURAN (1992).
Para que o processo seja considerado estabilizado, portanto, o seu desempenho deve estar dentro dos limites definidos pela organização, e isto envolve as seguintes atividades do controle estatístico (FLORAC e CARLETON, 1999): (i) obter informações para conhecer o desempenho atual do processo e determinar se o processo está ou não sob controle; (ii) analisar as informações para identificar as variações causadas por anomalias no processo; e (iii) realizar ações corretivas para e h a r estas anomalias e estabilizar novamente o processo. Neste sentido, as informações de contexto (pessoas, materiais, etc.) ualizadas na definição do termo processo para PAULIC e t aL (1993) se mostram imprescindíveis para apoiar a análise realizada com o objetivo de identificar as variações.
2.3
Controle Estatístico de Processos
O controle estatístico de processos surgiu com SHEWART (1980) durante o estudo da aleatoriedade de processos. industriais, que identificou quando a origem da variabilidade dos processos era aleatória ou por causas especiais. Para isso, ualizou os gráficos de controle que permitem um maior conhecimento do processo para, aléin de controlá-lo, melhorar a sua capacidade.
Neste sentido, o controle estatístico de processos é definido, de forma resumida, como uina ferramenta de resolução de problemas na obtenção de estabdidade e na melhoria da capacidade de processos através da redução da variabilidade (FLORAC e
CARLETON, 1999). Outros autores (LVHEELER, 2000; LVHEELER e CHAMBERS, 1992) coinpleinentam que o controle estatístico de processos possibilita: a detecção de padrões de variação no processo de produção e a garantia que os padrões de qualidade estabelecidos para os produtos sejam alcançados.
Desta forma, o foco da estatística clássica na conformidade ou não-conformidade do produto, realizadas pelas inspeções, passou a ser no controle da qualidade através do conhecimento do processo (LVHEELER e CHAMBERS, 1992).
Neste contexto, segundo SHEWART (1 9 80), tudo é variável, nada é perfeitamente estável, e os processos variam devido às causas comuns, naturais do processo, e às causas especiais ou atribuíveis. Quanto maior o controle do conhecimento destas causas, maior é o controle da variabilidade, já que as ações sobre as causas coinuns tornam possível a inelhoria continua dos processos e as ações sobre as causas especiais mantém o processo sob controle.
As causas de variação podem ser exeinplificadas pelo desgaste de ferramentas, matérias-primas fora das especificações, métodos de trabalho incorretos, gerenciamento inadequados e erros de operação. As causas coinuns provocam desvios dentro de um limite aceitável para o comportamento do processo (MONTGOMERY, 2004). D e forma contrária, as causas especiais, que são eventos que não fazem parte da execução normal do processo, ultrapassam estes h t e s , caracterizando assim a instabilidade do processo (FLORAC e CARLETON, 1999).
Um processo sob controle estatístico é estável quando todas as variações no seu comportamento são atribuídas à causas coinuns e o desvio está dentro de limites estabelecidos (FLORAC e CARLETON, 1999).
Após a estabilização do processo a sua capacidade deve ser obseírvada, já que é
possível que um processo sob controle não seja capaz de atingii os objetivos de um cliente ou de um projeto (FLORAC e CARLETON, 1999; MONTGOMERY, 2004). Neste caso, dependendo da análise da causa desta incapacidade, ações de inelhoria ou até mesmo a mudança destes objetivos de desempenho devem ser realizadas.
A capacidade, portanto, é a variabdtdade do processo, depois que este foi aperfeiçoado e está sob controle estatístico, ou seja, ela só pode ser obtida quando não existirem causas especiais associadas e somente causas coinuns contribuem para esta variabilidade (MONTGOMERY, 2004).
Para que seja possível conhecer o que um processo é capaz de fazer, a utilização dos gráficos de controle é fundamental, já que os limites de um processo estável estão
associados aos limites dos gráficos de controle. Existem diferente tipos de gráficos de controle que podem ser aplicados conforme o tipo de dados, de variáveis ou de atr~butos, para melhor diferenciar os "ruídos" (causas comuns) dos sinais de variacão (causas atribuíveis) do comportamento dos processos (FLORAC e CARLETON, 1999).
Os gráficos de controle, portanto, apóiam a analise do comportamento dos processos e a identificação das causas de instabilidade ao longo da sua execução. Esta análise é fiindainentada pelos hnites de controle associados a estes gráficos e a trajetória formada pela sequência dos pontos no gráfico (MONTGOMERY, 2004).
Testes de aleatoriedade, portanto, devem ser realizados para verificar se um determinado processo pode ser considerado estável, ou seja, sujeito à ação de causas comuns de variação. Mesmo que todos os pontos do gráfico estejam dentro dos limites de controle, isso não significa, necessariamente, que não existam causas especiais atuando (MONTGOMERY, 2004).
A seguir algumas análises são apresentadas, sendo a Figura 2.4 útil para a
interpretação (FLORAC e CARLETON, 1999; FENTON e PFLEEGER, 1997; MONTGOivERY, 2004): (i) um ou mais pontos fora dos lunites de controle; (ii) sequência de pontos do mesmo lado da linha central;
(iii)
nove pontos consecutivos do mesmo lado da linha central; (iv) presenp de ciclos ou tendências. Por exemplo: seis pontos consecutivos aumentando ou diminuindo, ou pontos oscilando para cima ou pwa baixo formando ciclos; (v) falta de variabilidade. Por exemplo: quatorze pontos consecutivos se alternando pwa cima e para baixo da linha central; (vi) sequência de pontos próximos dos limites de controle. Por exemplo: dois em três pontos consecutivos bem prómnos dos lumtes de controle superior ou inferior, zona A; (vii) sequência de pontos na zona B. Por exemplo: quatro em cinco pontos consecutivos cairem na zona B; (viii) quinze pontos consecutivos na zona C; (ix) oito pontos sequenciais em ambos os lados da linha central, sem nenhum ponto na zona C.Além dos gráficos de controle: X-bar R, X-bar S, XnR, 1nR indwiduais, i h R , C-
chart, U-chart e 2-chart, outros métodos que podem ser aplicados no controle estatístico de processos são: diagrama Scatter, diagrama de tendências, hstograinas e gráficos de barras (FLORAC e CARLETON, 1999). As Tabelas 2.1 e 2.2 descrevem os métodos estatísticos, os seus objetivos, a sua aplicabllidade e suas limitações.
Seguindo a linha de que o controle estatístico é uma abordagem de melhoria contínua, a abordagem de FLORAC e CARLETON (1999), conforme ilustrado pela Figura 2.5, sugere o seguinte fiamework para o processo de medição: (i) esclarecer os objetivos de
negócio: nesta atividade os autores destacam a importância de identificar fatores críticos e associá-los aos processos existentes, os fatores críticos não são necessariamente problemas, podem ser situações de atenção; (ii) identificar e priorizar questões; (iii) selecionar e definir medidas; (iv) coletar e analisar os dados; (v) analisar o comportamento do processo; (vi) remover causas assinaláveis, caso o processo não esteja estável; (vi) mudar o processo caso o processo não seja capaz; e (viii) melhoria contínua, caso existam novas métricas que devam ser criadas.
Figura 2.4 - Uin exeinplo de Gráfico de Controle para auxiliar na identificação de causas especiais. Fonte: Adaptado de WHEELER (2000).
Após identificar os processos e as medidas que serão submetidos ao controle estatístico, segundo FLORAC e CARLETON (1999), a atividade de revisão e avaliação dos dados coletados é muito importante para que as análises posteriores sejam válidas e tenham credibilidade, os critérios e o que deve ser avaliado em cada um deles são: (i) veracidade, garantix que os dados foram coletados de acordo com o que foi especificado e não contém erros de tipo, formato, estarem fora dos limites que foram especificados, estarem incompletos ou aritmeticamente incorretos; (ii) sincronisino, quando valores de dois ou
inais atributos estão relacionados com o período ein que ocorreram;
(5)
consistência, se no mesmo período dois projetos utilizaram calendários diferentes e não têm o mesmo número de dias trabalhados; (iv) validade (CYHEELER, 2000), as definições de como as medidas devem ser coletadas, devem ser registradas e comunicadasque as coletam ou usam os resultados destas medidas.
de forma explícita para todos Sem d e h ç õ e s adequadas e
consistentes ao longo de todos os pontos de coleta do processo, nenhum dado pode ser considerado válido para ser utilizado ein qualquer tipo de análise; e (v) captura dos dados, conforme a natureza das atividades de medição, uma pladha inultifuncional pode ser o suficiente para capturar e analisar os dados, mas quanto maior a organização e o número de projetos, uma base de dados de métricas é o mais adequado.
Tabela 2.1 - Os gráficos de controle existentes, sua aplicablhdade, objetivos e h t a ç õ e s
e Processe
Figura 2.5 - Frainework para o processo de hIedição. Fonte: Adaptado de FLOIWC e
CARLETON (1 999)
2.4 Controle Estatístico de Processos nas normas
e
modelos de
maturidade
2.4.1
A
Norma Internacional ISO/IEC 15504A Norina ISO/IEC 15504 (2003) define um modelo bi-diinensional que tem por objetivo a realização de avaliações de processos de software com o foco na melhoria dos processos (gerando um perfil dos processos, identificando os pontos fracos e fortes, que serão ualizados para a elaboração de um plano de melhorias) e a deterininação da capacidade dos processos, viabilizando a avaliação de uin fornecedor em potencial.
A
ISO/IEC 15504 (2003) define seis níveis de capacidade, sequeilciais e acuinulativos que podem ser utilizados como uma métrica para avaliar como uina organização está realizando um determinado processo e também podem ser uttlizados como um guia para a inelhoria.A norma ISO/IEC 15504 (2003) possui várias partes distintas, sendo que a
de processos e para um processo e método de avaliação. Esta parte define os seis níveis de capacidade e, para cada nível, são definidos os atributos de processo: (i) Nível O - processo incompleto; (ii) Nível 1 - processo executado;
(iu)
Nível 2 - processo gerenciado; (iv) Nível3 - processo estabelecido; (v) Nível 4 - processo previsível; e (\ri) Nível 5 - processo em
o tiinização.
No contexto desta dissertação, cujo foco de interesse é a seleção de processos para controle estatístico, este tema é tratado no nível 4 (quatro), onde os processos da organização se comportam de forma previsível e são executados dentro dos hmites definidos para o alcance dos objetivos relevantes da organização e do projeto. Este nível possui dois atributos de processo: (i) o de medição, onde os resultados de medição devem ser uulizados para garantir- que o deseinpenho do processo alcance os objetivos de desempenho relevantes para a organização; e (ii) o de controle, onde devem ser definidos os métodos de análise das causas e as técnicas de conu-ole adequados para que seja possível identificar as causas especiais da variação do processo e corrigir os problemas encontrados ao longo das suas execuções.
2.4.2 CMMI
O CMMI (C@abi/i'y 1Vlatur~ 1Vloocleel Intcg~ation) (CHRISSIS ct aL, 2006) é uma evolução do conhecido SW-CLVIM (SLV-CMM, 1997), um modelo de capacidade e maturidade paia software, objetivando diferenciar, dentre as empresas do setor de informática, aquelas que possuem maturidade e qualidade em seus processos.
O modelo possui duas representações: por estágios e contínua. A representação contínua permite uma aproximação flexível à inellioria dos processos. Uina organização pode escolher melhorar o desempenho de um único processo, ou trabalhar num conjunto de áreas alinhadas com os objetivos de negócio da organização.
A
representação contínua permite igualmente que uma organização melhore diferentes processos em diferentes níveis de classificação. A representação por estágios oferece uma forma sistemática e estruturada de abordagem à inelhoria dos processos, realizando uma etapa de cada vez. Ao atingir cada uin dos estágios, assegura-se que foram alcançadas melhorias, que seivirão de base para o próxiino nível (CHRISSIS et aL, 2006).O CMMI propõe uma inelhoria de processos organizada em 22 áreas de processo, sendo que cada área de processo é definida em termos de seu propósito, de objetivos específicos e de objetivos genéricos. Os objetivos específicos relacionam-se apenas a uma
área de processo enquanto os objetivos genéricos estão relacionados a todas as áreas de processo. As práticas específicas são relacionadas aos objetivos específicos e descrevem as
atividades que se esperam para a impleinentação dos objetivos específicos de uma área de processo. Uina prática específica possui subpráticas. Uma subprática é uina descrição detalhada que orienta a interpretação e impleinentação de uina prática específica ou genérica. As subpráticas são informativas e fornecem dicas para a melhoria do processo. As práticas genéricas são práticas que estão relacionadas a múltiplas áreas de processo. Uina prática genérica é a descrição de uma atividade que deve ser implementada para atingit o objetivo genérico associado.
O modelo por estágios compreende cinco níveis de maturidade, acumulativos, onde o nível um representa um processo não gerenciado e com o desenvolvimento "nd hoc",
sendo em geral, o ponto de partida para qualquer empresa. O nível 2 já indica liaver piocedimentos básicos de gerenciamento de projetos, neste nível a empresa já implantou as áreas de processo: PP (Planejamento de Projetos), PMC (Moiiitorainento e Controle de Projetos), CM (Gerência de Configuração), SAM (Gerência de Acordos com Fornecedores), PPQA (Garantia de Qualidade de Processos e Produtos), REQM (Gerência de Requisitos) e MA (Medição e Análise). O nível três atesta a existência de um processo definido, integrado, bem documentado e institucionalizado em toda a empresa, neste nível, a empresa já itnplantou as áreas de processo: IPM (Gerenciainento Integrado de Projetos), RSICM (Gerência de Riscos), REQD (Desenvolvimento de Requisitos), TS (Sol~~ção Técnica), PI (Integração do Produto), DAR (Análise de Decisão e Resolução), VAL
(Validação), VER (Verificação), OPF (Foco no Processo Organizacional), OPD (Definição do Processo Organizacional), O T preinamento Organizacional). No nível 4, os processos são medidos e controlados e passam a ser previsíveis, mediante a implantação do controle estatístico, neste nível a empresa já implantou as áreas de processo: OPP (Desempenho do Processo Organizacional) e QPM (Gerência Quantitativa). Finalmente, no nível 5, o foco é
contínuo na inelhoria de processos. Neste nível, a empresa já implementou as áreas de processo: CAR (Análise Causal e Resolução) e OID (Desenvolvimento e Inovação Organizacional)
.
No contexto deste trabalho, a área de processo de interesse é a de "Desempenho do Processo Organizacional (OPP)". Esta área tem o propósito de estabelecer e manter uma compreensão quantitativa quanto ao desempenho do conjunto de processos padrão da organização, que suportam os objetivos de qualidade e de desempenho dos processos. Esta área de processo fornece os dados de desempenho do processo, as baselines e os modelos
pam gerenciar quantitativamente os projetos da organização. Para esta área, são definidas pelo modelo as práticas específicas: (i) selecionar processos; (ii) estabelecer medidas de desempenho de processos; (iii) estabelecer objetivos de desempenho de q~ialidade e de processo; (iv) estabelecer baselines de desempenho de processos; e (v) estabelecer modelos de desempenhos de processo.
D e forma mais detalhada, a prática selecionar processos, o principal objetivo deste trabalho, sugere alguns critérios de seleção, como: o alinlzainento aos objetivos de negócio;
a existência de indicadores relevantes com dados válidos que indiquem que o processo no projeto pode ser estabilizado ou está estável; a existência de estabhdade; o estágio atual da variância destes dados; e a disponibdtdade de informações de contexto que possam ser uulizadas para construir os modelos preditivos (CHRISSIS c t ai, 2006).
2.4.3 MR-MPS
O n/íPS.BR (SOFTEX, 2009) é um Programa para Melhoria de Processos do Software Brasileiro coordenado pela Associação para Promoção da Excelência do Sofhvare Brasileiro (SOFTEX), que possui os seguintes objetivos: (i) definir e aprimorar um modelo
de inelhoria e avaliação de processos de software; (ii) ser reconhecido como uma modelo aplicável a organizações de desenvolvimento de software, com o pi-incipal foco nas micro, pequenas e médias empresas.
O n/TPS.BR (SOFTEX, 2009) é composto de um modelo de referência para processos de software, um processo e um método de avaliação de processos, de forma a garantir que o n/PS.BR está sendo uulizado conforme as suas definições.
A
base técnica para construção e apíiinoramento deste modelo de melhoria e avaliação de processos de software é composta pelas normas ISO/IEC 12207 - Processos de Ciclo de Vida de Software (ISO/IEC 12207, 2008) e pelas Emendas 1 (ISO/IEC 12207/AMD2, 2002) e 2 (ISO/IEC 12207/AMD2, 2004) da norma ISO/IEC 12207, e pela ISO/IEC 15504-2 -Avaliação de Processos (2003).
A
compatibilidade
com o CMMI (CHRISSIS e t ai, 2006) também foi garantida durante a definição do n/TPS.BR (SOFTEX, 2009).O MR.Ml?S define sete níveis de maturidade, esta escalasse inicia no nível G e progride até o nível A: G (Parcialmente Gerenciado), F (Gerenciado), E (Parcialmente Definido), D (Largamente Defifiido), C (Definido), B (Gerenciado Quantitativamente) e
A
(Em Otirnização). Estes níveis de maturidade estabelecem patamares de evolução dosprocessos, caracterizando os estágios de mellioria da implementação de processos em uma organização (SOFTEX ,2009).
Os processos no MR-&íPS possuem um propósito e resultados esperados. O propósito descreve o objetivo a ser alcançado com a execução do processo e os resultados esperados estabelecem os resultados a serem obtidos após a implementação do processo. A capacidade do processo é representada por um conjunto de atributos descritos em termos dos resultados esperados e expressa o grau de institucionalização dos processos na organização. Um nível de matwidade, que é composto de processos e atributos de capacidade, é alcançado quando todos os resultados relacionados aos seus processos e capacidade são obtidos, sempre acumulando os resultados esperados do nível anterior (SOFTEX, 2009).
No contexto deste trabalho, o nível de interesse é o nível B. Neste nível, a análise de desempenho é um requisito necessário para a organização satisfazer os atributos de processo AP 4.1- o processo é medido e o AP 4.2 - o processo é controlado no nível B do modelo.
Para atender aos requisitos presentes no atributo de processo AP 4.1, a organização deve: (i) identificar as necessidades de informação para apoiar seus objetivos organizacionais e dos projetos; (i.) selecionar os seus processos críticos, a partir: do conjunto de processos padrão da organização e das necessidades de informação; (iii) d e f ~ os objetivos de inedqão e objetivos quantitativos de desempenho; (iv) selecionar, coletar e analisar medidas para camcterizar o desempenho dos processos e; (v) monitorar o atendunento aos objetivos quantitativos de desempenho estabelecidos.
Para atender aos req~tisitos presentes no atributo de processo AP 4.2, a organização deve aplicar métodos estatísticos para: (i) analisar o comportamento dos processos; (ii) estabelecer e manter baselines de desempenho e;
(i&)
investigar e tratar as causas especiais de variação no comportamento dos processos.2.5
Experiências encontradas na literatura
Dentre as abordagens encontradas na Literatura para apoiar a implantação do controle estatístico, algumas podem ser destacadas.
Six Sigma (STAn/LriTIS, 2003), que é a mais conhecida e a mais ualizada pela indústria, possui dois métodos principais: o DMAIC (DeJae, Measwe, Afiabr~e, Inapm?/e,
Anabze, Desig/z, T/er@), que é também conhecido como DFSS "Desigz For Six Sigmd'. Os dois foram inspirados no ciclo do PDCA de Deming (Sn7IY e HARPER, 2005).
BREYFOGLE (2002) adaptou a abordagem da X/lotorola, que é orientada para processos de inanufatura, para uma abordagem de desenvolvimento de produtos e processos.
MONTGOMERY (20041, que define um roteiro prático e abrangente sobre a seleção dos gráficos de controle existentes e um guia para a sua implementação.
OWEN (1989), que destaca as 16 etapas importantes para implementação de um programa de controle estatístico de processos. N o entanto, estas etapas, por serem muito extensas, necessitam ser analisadas, considerando o contexto da organização.
HRADESI(Y (1988) ressalta que a adrninistra@o é mais importante que a estatística para garantir- a eficácia do controle estatístico. Este controle contém 5 itens principais: técnicas estatísticas, técnicas de solução de problemas, liderança, planejamento da qualidade e um método sistemático.
WHEELER (2000) ressalta que o controle estatístico é eficaz quando se conhece o suficiente para obter o máximo dos seus processos e com isso melhorá-los continuamente, utilizando os princípios de Shewatz:
Especificamente, para controle estatístico de processos de sohvare, podemos destacar as abordagens de WANG e t al, (2006), BARCELLOS (2008), CAMPOS et a/ (2007), MONTONI e t al (2007) e CERDEIRAL e t al (2007).
WANG et al (2006) definem a abordagem BSR (Base/i/zeStatisti~~-R@~~ement>,
conforme ilustrado pela Figura 2.6, a partir de 6 passos: (i) identificacão dos objetivos
quantitativos do processo; (ii) coletar dados e construir exemplos; (iii) evoluir a baseline de deseinpenho; (iv) estabelecer a baseljne de desempenho dos processos; (v) refinar o
desempenho do processo da baseline; e (vi) analisar as causas da instabihdade do desempenho do processo.
Antes de "Identificar os objetivos quantitativos", o primeiro passo da abordagem proposta, os autores destacam a identificacão de quais processos serão alvo do controle estatístico como uma importante atividade a ser realizada. Além disso, sugere os seguintes critérios de seleção: ahhamento aos objetivos de negócio, confiabilidade do processo (correta irnplementação, consistência na execução e dados agrupados corretamente) e estabilidade.
Após a identificação dos objetivos quantitativos, durante a atividade "Coletar Dados e Construir Exemplos", exemplos de gráficos de controle são construídos e
analisados. As melhorias resultantes destas análises são implementadas e novos gráficos de controle são gerados, até que seja possível estabelecer uma baselim de desempenho dos processos. Os autores sugerem que, nesta fase, sejam utilizados o método GQM (Goa/- Qzm-tiojz-1Vietric) ou o PSM (Pratica/ Soj9ware n/1easz/rement) como fe~amentas para determinar métricas adequadas para avaliar o desempenho dos processos.
Identificar as objetivos
1
quantitativos do processo*
Goletar Dados e Construir Exemplos Evoluir a Baseline de Estabelecer a Baseline de > Nãa r Refinar a Baseline de esempenha dos Processo'
Figura 2.6 - Abordagem BSR (Basehf~e-Statistic-R$neme~z£,. Fonte: Adaptado de WANG et a1
Analisar as Causas da Instabilidade do Desempenho
da processo
Após estabelecer o que os autores chamam de "baselim inicial" de deseinpenho dos
\ 1
processos, com base nos gráficos de controle gerados inicialmente, o próximo passo é
evoluir esta helit~e. A evolução desta baselim consiste em: (i) realizar análises dos gráficos de controle; e (ii) sugerir ações de melhorias conforme os valores encontrados para o Limite Central &C) e a variação (O). Se o resultado desta análise, portanto, indicar que o processo está instável, a atividade "Analisar as Causas da Instabilidade de Desempenho do processo"
é iniciada com o objetivo de descobrir as causas desta instabilidade. As atividades de "Coletar Dados e Construir Exemplos" e "Analisar as Causas da Instabilidade do Desempenho do processo" são realizados repetidamente, até que o processo esteja estável e uma basehrze final de deseinpenho possa ser estabelecida.
Uma vez estabelecida a basehm final de desempenho para os processos estáveis, os autores iniciam o seu refinamento, que é a última atividade descrita no processo para que o controle estatístico seja considerado implantado. Este refinamento consiste em avaliar a
capacidade do processo, ou seja, avaliar o quanto que este processo é capaz de atingir os objetivos de desempenho definidos. Melhorias são sugeridas até que este processo alcance a sua capacidade máxima.
D e forma mais abrangente, incluindo a conformidade com os modelos de referência CluIiVII (Cnpabilizj
ma tu ri^^
fVfodd Intgrafion) (CHRISSIS e t a/, 200 6) e o I\/íPS.BR @felhoria de Processo do Software Brasileiro) (SOFTEX 2009) e as normas de qualidade como a ISO/IEC 13304 (2003), BARCELLOS (2008) baseia a melhoria de processos em organizações de alta maturidade em dois cenários: (i) o inicial, onde a organização precisa identificar os processos críticos, conhecê-los e estabilizá-los; e (ii) o cenário pós- estabilização, onde o objetivo principal é a gerência quantitativa dos projetos.A Figura 2.7 apresenta o cenário inicial da estratégia para melhoria de processos em organizações de alta maturidade.
ORGAN IZAÇÃO
Definir Processo do
Executar Projeto
Figura 2.7 - Cenário Inicial da Estratégia para n/Ielhoria de Processos em Organizações de Alta Maturidade. Fonte: Adaptado de BARCELLOS (2008).
Neste primeiro cenário, os principais componentes são (BARCELLOS, 2008): (i) Planejar Objetivos Organizacionais, que tem como objetivo apoiar a identificação e piiorização dos objetivos quantitativos de software; (ii) Planejar Controle Estatístico dos Processos, que tem como objetivo apoiar a seleção dos processos que serão submetidos ao controle estatístico de processos e a identificação das medidas relacionadas ao desempenho desses processos que devem ser consideradas; (iii) Preparar Controle Estatístico dos
Processos, que tem como objetivo analisar a base de medidas dos processos selecionados para verificar sua adequação e prontidão para o controle estatístico; (iv) Estabilizar
Processos, que tem como objetivo estabilizar os processos selecionados, através do apoio metodológico, feriamental e de conhecimento; (v) Realizar Melhorias, que tem como objetivo alcançar a estabilização através do apoio à realização de melhorias; (vi) Definir Processo do Projeto, que tem como objetivo a definição dos processos para os projetos;
(vii) Executar Projeto, que tem como objetivo o apoio à execução dos projetos, permitindo
a análise eficaz do comportamento dos processos e das mellioíias aplicadas.
Os componentes "Preparar Controle Estatístico de Processos", "Estabilizar Processos" e "Realizar Melliorias", bem como a definição completa da abordagem é objeto da tese de doutorado de BARCELLOS (2008).
No contexto desta dissertação, que trata da seleção de processos para o controle estatístico, esta abordagem está contida na atividade "Planejar Controle Estatístico dos Processos" e utiliza critérios sugeridos por BARCELLOS (2008) para a avaliação da base de medidas, considerando a adequação das medidas para o controle estatístico.
CAMPOS e t al: (2007) destacam a existência de três fases que a organização precisa seguir para que o controle estatístico seja estabelecido e ressalta que estes marcos para serem atingidos podem levar um longo período. São elas: (i) Fase Conhecer: o propósito desta fase é d e h os atributos dos processos cujo desempenho se deseja conhecer. Medidas são definidas, visando conhecer o desempenho e variabdidade destes atributos. O marco que caracteriza esta fase é atingir um volume de dados coletados, que possua qualidade e significância estatística, para efetuar as análises necessárias nas fases posteriores; (ii) Fase Estabhzar: O propósito desta fase é estabhzar o desempenho dos atributos do processo escolhido, atuando nas causas especiais de variabilidade. O marco que caracteriza esta fase é que o processo tenha atingido um ponto de operação em que seu desempenho seja estatisticamente estável, com baselilzes e modelos de desempenho produzidos e; (iii)
Fase Controlar: O propósito desta fase é que os processos que ating~am a estabilidade
sejam gerenciados quantitativamente, usando as basehes e modelos estabelecidos.
E m uma empresa do Rio de Janeiro, MONTONI ed aL (2007) relatam a aplicação do conttole estatístico dos processos de Garantia da Qualidade e Verificação, e, através do modelo de desempenho gerado, realizaram um estudo da relação entre eles.
Também no Brasil, mas em uma orgaiiização multinacional, CERDEIRAL e t a/
(2007) relatam sua experiência com o controle estatístico para o processo de Monitoração e Controle de Projetos.
